package LeetCode.leetcode209;


import java.util.Arrays;

/**
 * 给定一个含有n个正整数的数组和一个正整数 target 。
 *
 * 找出该数组中满足其和 ≥ target 的长度最小的 连续子数组[numsl, numsl+1, ..., numsr-1, numsr] ，并返回其长度。
 * 如果不存在符合条件的子数组，返回 0 。
 *
 * 来源：力扣（LeetCode）
 * 链接：https://leetcode-cn.com/problems/minimum-size-subarray-sum
 * 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。
 */
public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        int a = 11;
        int []nums = {1,1,1,1,1,1,1,1};
        System.out .println(minSubArrayLen(a,nums));

    }
    public static int minSubArrayLen(int target, int[] nums) {
        int length = 0;
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            int sum = 0;
            int count = 0;
            int j = i;
            for ( ; j < nums.length; j++) {
                sum += nums[j];
                count++;
                if (sum >= target){
                    if (length>=count || length==0)
                        length = count;
                    break;
                }
            }
            if (j >= nums.length){
                break;
            }
        }
        return length;
    }

    /**
     * 推荐算法 滑动窗口算法
     * @param target
     * @param nums
     * @return
     */
    public int minSubArrayLen2(int target, int[] nums) {
        int n = nums.length;
        if (n == 0) {
            return 0;
        }
        int ans = Integer.MAX_VALUE;
        int start = 0, end = 0;
        int sum = 0;
        while (end < n) {
            sum += nums[end];
            while (sum >= target) {
                ans = Math.min(ans, end - start + 1);
                sum -= nums[start];
                start++;
            }
            end++;
        }
        return ans == Integer.MAX_VALUE ? 0 : ans;
    }
    public int minSubArrayLen3(int target, int[] nums) {
        int result = Integer.MAX_VALUE;
        int start = 0;
        int end = 0;
        int sum = 0;
        if (nums.length == 0)
            return 0;
        while (end < nums.length){
            sum += nums[end];
            while (sum >= target){
                result = Math.min(result,end - start +1);
                sum -= nums[start++];
            }
            end++;
        }
        return result == Integer.MAX_VALUE ? 0 : result;
    }

}
